Une analyse approfondie identifie cinq pièges récurrents responsables d'un taux d'échec de 85 % des projets ML : le mauvais choix du problème, les problèmes de qualité des données, l'écart entre modèle et produit, l'inadéquation entre les environnements hors ligne et en ligne, et les obstacles non techniques, avec des solutions concrètes et exploitables pour les praticiens.